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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
values | answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀ | grade stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2022-1_U72 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データ検索は線形探索や二分探索によって行われる。データは量的データと質的データに分かれる。 | C |
C-2022-1_U72 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | どんなに良いデータがあっても適切な分析方法を用いなければ、意味のあるデータは抽出できないということ。 | C |
C-2022-1_U72 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 接尾辞を用いた２分探索がよくわからなかった。 | C |
C-2022-1_U72 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2022-1_U72 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析は難しい分野だと思っていたが、意外と身近であるということがわかっておもしろかった。 | C |
C-2022-1_U21 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 現在利用されているすべてのAIは特定型AIで、それぞれの用途によって別々に利用されており、弱いAIと呼ばれている。それに対して、我々の知能と同じ柔軟さと多機能性を持っている汎用AIは強いAIと呼ばれている。AIを含むさまざまな情報処理技術によりビジネスや様々な組織の効率を向上させることをデジタルトランスホーメーションといい、日常の様々な場面で活用されている。例えば、ネットの越南履歴や過去の購買履歴を用いて自分の関心のある事柄を提供してくれることで購入効果を高めたりなど。あと、防犯、異常完治によって事件事故防止につながったりなど。 | C |
C-2022-1_U21 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIははじめから賢いわけではなく、機械学習によって賢くなっていくとわかった。そのためにはたくさんのデータが必要であり、そのデータも似たようなデータではなくいろんなデータが好ましいとわかった。人間と同じだなと思った。 | C |
C-2022-1_U21 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U21 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U21 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | コンピュータ将棋がプロ棋士に勝ったとか、東大受験合格を目指しているロボットとかニュースで見かけてすごいなあとか思っていたけど、これからの将来そのようなロボットがありふれる社会になっていくのかなと期待する反面、ロボットが人間と同じ思考回路をしたりの気持ちを理解したりするのはなんか怖くてちょっと気持ち悪いなと思ってしまいます。 | C |
C-2022-1_U18 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2022-1_U18 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U18 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U18 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U18 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U69 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | クラスタリングができればデータの多様性や勢力、全体の概観などが分かるが、実際にクラスタリングを行う方法は多種多様であり、絶対的な正解は存在しない。
現在利用されているすべてのAIは特定の知能だけを人工的に実現した特化型AIである。しかし、これらはルールブックに従って解答を出しているだけで、知能と呼べるかどうかは疑問である。私たちのそばにはすでにたくさんのAIが溢れており、AIは人を雇うより安価に仕事をしてくれるためさまざまな分野で活躍し、その技術は年々進化している。AIに見たことないものや未来を予測させるために、たくさんかつバリエーション豊かなデータを与えて学習させ、正しい答えを出せる関数（深層ニュートラルネットワーク）を作り出さ... | B |
C-2022-1_U69 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 自分が思っていたよりさまざまなところでAIが活用されていることに気付けた。また、AIがどのようなことに利用できるのか、どうやって学習するのか、さらにその欠点について理解できた。 | B |
C-2022-1_U69 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にありません。 | B |
C-2022-1_U69 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2022-1_U69 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIが人間の仕事を奪うという話をよく耳にするためAIにあまりいいイメージを持っていなかったが、ノイズが加わると文字が読めなくなったり爆弾を運んできたりするという話を聞いて、まだまだ私たち人間も負けてないなという安心感と少しの親近感を感じた。しかしAIがさらに発展すれば私たちの生活はより便利になると共に、新たな問題も発生しかねないため、将来うまく付き合っていかなくてはならないと思った。 | B |
C-2022-1_U80 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの整理と生活とコンピュータの共同、かかわり | C |
C-2022-1_U80 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIの技術が思ったより進んでいて将来が楽しみになった。 | C |
C-2022-1_U80 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U80 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U80 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 興味深い内容で面白かった。 | C |
C-2022-1_U8 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2022-1_U8 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2022-1_U8 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2022-1_U8 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U8 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2022-1_U35 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2022-1_U35 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U35 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U35 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U35 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U76 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの解析やAIの仕組み、現状について | C |
C-2022-1_U76 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIについては知っていることもあったので、それを再確認できた。
| C |
C-2022-1_U76 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 数値や関数が出てきたところから、関数についてわからなくなった。 | C |
C-2022-1_U76 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U76 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 小テスト前の復習を次から忘れないようにする。 | C |
C-2022-1_U20 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの分析の仕方と使い方と利用方法。 | A |
C-2022-1_U20 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | データを集めることで予想などにさまざまな利用できることがわかった。 | A |
C-2022-1_U20 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | どのようなデータを信じていいかどうかの判断材料。 | A |
C-2022-1_U20 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U20 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日は、自分の身近に感じられる授業だった。 | A |
C-2022-1_U88 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2022-1_U88 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U88 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2022-1_U88 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U88 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2022-1_U95 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | AIについて | C |
C-2022-1_U95 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIの仕組みとそのメリットでめりっとについて知れた | C |
C-2022-1_U95 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | なし | C |
C-2022-1_U95 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U95 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIについて興味をもつことができました | C |
C-2022-1_U29 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | グルーピングとは、大量のデータをまとめて分析することである。また、グループが決まっていない場合に似たデータのかたまりに分けることを、クラスタリングという。グルーピングとの違いは、分け方に明確な基準がないことである。
人工知能とは人間の知能を模倣する機械であり、人工知能の研究とは知能の定義を探す分野でもある。現状あるのは特定の仕事しかできないAI（特化型AI）であり、汎用AIの段階には至ってない。
深層学習とは入力データに様々な数をかけたり足したりすることを何回も繰り返すことで最終的な答えを導くことである。これに加えて、大規模なデータの利用、深層学習が可能なコンピュータの登場によって、AIの性能が向上した。さらに、無料で... | C |
C-2022-1_U29 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 現在のAIにできること、できないこと。AIの大まかなイメージ、急速に発展した理由。 | C |
C-2022-1_U29 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 深層学習のイメージが掴めませんでした。 | C |
C-2022-1_U29 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | グルーピングとクラスタリングは対等な立ち位置にあるものですか。それともクラスタリングはグルーピングに含まれるのでしょうか。 | C |
C-2022-1_U29 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人工知能について、職が奪われるだとか将棋や囲碁で人間が負けただとか、もやもやしたイメージしか持っていなかったので大変すっきりしました。また、私たちの生活の中にAIがあるのが当たり前になっていることを改めて実感しました。 | C |
C-2022-1_U1 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2022-1_U1 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2022-1_U1 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2022-1_U1 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U1 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2022-1_U84 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今日はデータの使い方と、AIの仕組みについてだった。人工知能が具体的にどんな場面で使われているのかを知ることで、AIについてより詳しい理解を得ることができた。 | B |
C-2022-1_U84 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | データには大きく分けて4種類のデータがある。比率データは、四則計算ができ、各種平均を求めるデータ。間隔データは足し算と引き算のみで、算術平均を求めるデータ。順位データは不等号やイコールの計算ができ、中央値や最頻値を求めるデータ。カテゴリーデータは度数カウントができ、最頻値を求めるデータ。
また、大きく、構造化データか非構造化データの2つに分けることができる。表形式になっていれば構造化データである。 | B |
C-2022-1_U84 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 人工知能を使えばどんな計算も一瞬で終わると思っており、暗号化した情報であってもすぐに解読されるのでは？などと思っていたが、少しノイズを入れるだけで人間であればすぐにわかる問題であってもAIは途端にわからなくなるのは衝撃的だった。 | B |
C-2022-1_U84 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U84 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | グラフを出されたら、かなり説得性を増すが、相関と因果関係は違うということを意識すれば、騙されることは減るのかもしれない。
現に騙すために縦軸と横軸のメモリの幅を変えて、より強い正の相関に見せたり、擬似相関を利用したりした詐欺もあると聞く。
グラフにビビらず間違っているものは間違っていると判断することが大事だ。 | B |
C-2022-1_U17 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 人工知能・AIの発展、学習方法、今できることできないこと、行っていること。 | B |
C-2022-1_U17 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | ネットショピングのおすすめなどは機能で人工知能だとは思ってなかった。AIも人間と同じで学習しなければならない。
| B |
C-2022-1_U17 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2022-1_U17 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U17 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人工知能が自分達の周りにありすぎて驚いた。AIはなんでもできるけれど人間的には責任をどこに置くかなど問題があってAIに取って代わられてない職業などの部分があると思うので、全部AIになってしまうのも時間の問題だと思った。人間は長い間存在していたのにどうやって考えているのかという脳の仕組みが全然解明されてないのが面白い。 | B |
C-2022-1_U27 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | グルーピングとは、データを複数のグループに分けることであり、その中でもグループがあらかじめ決まっていない場合に似たデータが同じグループになるようにすることをクラスタリングという。しかし、「似ている」の具体的な指標がないため、クラスタリングには「絶対的な正解」が存在しないことが多い。
人工知能とは、人間の知能を真似する機械のことを言い、その中でも特化型AIが特定の知能だけを人工的に実現したAIのことで、人間と同じ柔軟さと多機能性を持たないが、それを持つのが汎用AIである。AIも人間と同じように初めから賢いわけではなく、データを用いて機械学習をすることによって知識を得ていく。 | B |
C-2022-1_U27 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | AIの学習の仕方も、私たちが学習するのと変わらないということが分かった。また、AIは関数であり、データを与えることによってそのデータを新しいデータに変換するものだということが分かった。 | B |
C-2022-1_U27 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | ありません。 | B |
C-2022-1_U27 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U27 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までAIは人間以上の知識を持っているすごいものだと思っていたが、AIも単なる機械であり人間と同じように学習するということを知って少し親近感を覚えた。 | B |
C-2022-1_U86 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データについて | C |
C-2022-1_U86 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 様々なことがデータ化されている。 | C |
C-2022-1_U86 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にない | C |
C-2022-1_U86 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない | C |
C-2022-1_U86 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データに思った以上に種類があることに驚いた。 | C |
C-2022-1_U6 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 学術的・社会的要請、データからに要請、またデータ分析技術の進展により近年では、よりデータ分析が重要になった。主にデータをいくつかのグループに分けるグルーピングをし、組み合わせや階層化をする。また、正確にグループ分けできず、にたデータを同じグループにするクラスタリングもある。日常生活の中でこれらのデータ分析を行っているのはAIだが、特に特定の知能だけを実現した特化型AIという。AIは、関数のパラメータをいじることで機械学習をしている。 | B |
C-2022-1_U6 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 大規模データやコンピュータの性能の向上に伴い、AIの機能も向上したが、それでも人間のように融通がきかなかったり、特定の範囲内でしか機能しないと知ってAIも万能ではないのだとわかった。
AIによる判断には、機械学習による合致度であり、判断根拠が不明確というのは確かに人と違って機械的であると思った。 | B |
C-2022-1_U6 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | なぜ関数で画像が何であると判断できるのか、少し不思議に思ったが、画像もデータの一種なので01に変換され関数かできるのだと思われる。 | B |
C-2022-1_U6 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U6 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業内容は、私たちが普段よく使うネットとかにとても関係することだったので、とてもイメージがしやすかったです。改めてGoogleレンズとかのAI技術は、普段何も考えずに使っていましたが、かなり正確なのはそれだけすごい技術なのだと気づきました。 | B |
C-2022-1_U34 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データのグルーピング、予測、分類、検証について学び、どのように集めたデータを整理し、検討し、結論を導くかの大まかな流れをとらえる手順を理解する講義だった。 | C |
C-2022-1_U34 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | グルーピング、クラスタリング等の新用語の理解。AIのできることとできないこと、特化型AIと汎用型AIの違い、日常の中で使われている人工知能の例などから、AIという漠然としたすごく賢そうなもののイメージをより具体化することができた。 | C |
C-2022-1_U34 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特に理解に苦しんだところはない。 | C |
C-2022-1_U34 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U34 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分はこれまでデータとは、人間の主観が入り込まない事実であるため、根拠として絶大な説得力を持っていると感じていたが、それはあくまでデータを最適に活用している場合であり、データ利用の手段はそれを考える人間に依存するため、すべてのデータがエビデンスとして完ぺきではないということに衝撃を受けた。しかし、それは特別ではなくこれまでも習ってきたことの延長である（折れ線グラフの単位による成長度合いの見せ方などとにている）と気づき、結局は提示されたデータを正しく読み取る力が結論を導く側にも結論を受け取る側にも求められているのだと感じた。 | C |
C-2022-1_U66 | 9 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | クラスタリングの結果から,以下の3つのことがわかる。
・できたクラスタの数から,データ全体の多様性がわかる。
・各クラスタのデータ数で,各クラスタの勢力がわかる
・各グループの代表例を見ることで,全体を概観可能
しかし,実際のクラスタリングは色々考えるべき点も多い。クラスタリングは「似たデータを同じグループ」にする技術だが,クラスタリングには「絶対的な正解」が存在しないことが多く,「似ている具合」の測り方もじゆうである。これが違えば,クラスタリング結果も当然変わってくる。また,クラスタ数の決め方も多種多様である。
人工知能（AI）とは人間の真似をする機械のことである。AIには特化型AIと汎用AIがある。
特化型AIと... | B |
C-2022-1_U66 | 9 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | クラスタリングの結果からわかること
・できたクラスタの数から,データ全体の多様性がわかる。
・各クラスタのデータ数で,各クラスタの勢力がわかる
・各グループの代表例を見ることで,全体を概観可能
クラスタリングの実際:色々考えるべき点も多い
・クラスタリングは「似たデータを同じグループ」にする技術
・データが「似ている」とは
→「どこが」似ているか
→「どれぐらい」似ているか
クラスタリングには「絶対的な正解」が存在しないことが多い
・「似ている具合」の測り方について規定はない
・測り方が違えば,クラスタリング結果も当然変わってくる
・クラスタ数の決め方も多種多様
・数学に基づいたデータ解析を使えば,... | B |
C-2022-1_U66 | 9 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | とくになし
| B |
C-2022-1_U66 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | とくになし | B |
C-2022-1_U66 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分たちが普段使っている人工知能は万能のように思っていたが、実際は特定の分野にのみ特化しているだけで、汎用AIは完成されていないと知り、AIもまだまだ発展の余地があると思った。 | B |
Subsets and Splits
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